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La technologie de l’IA utilisée pour déterminer la beauté

La technologie de l’IA utilisée pour déterminer la beauté

Aujourd’hui, de nombreux chirurgiens esthétiques associent des photos d’Analyser mon visage à l’intelligence artificielle pour créer un rendu 3D du visage de leurs patients qui représente de manière réaliste le mouvement et l’expression. Leurs outils analyse alors leurs caractéristiques et leur indique le pourcentage d’augmentation de l’attractivité qu’ils pourraient atteindre pour chaque chirurgie recommandée.

La chirurgie esthétique est une grosse affaire dans le monde. De nombreux chirurgiens sont intéressés par tout outil susceptible de stimuler leurs activités déjà lucratives, et de plus en plus, ces outils impliquent en quelque sorte l’IA, des systèmes intelligents capables d’apprendre, d’agir et de se justifier.
Certains experts disent que remettre des évaluations de la beauté à un algorithme peut ne pas être une bonne idée. «L’utilisation de l’IA dans les évaluations esthétiques pourrait détruire la diversité culturelle de la beauté», a écrit le chirurgien plasticien Dr Jungen Koimizu, dans le numéro de mars 2019 de The Plastic and Reconstructive Surgery Journal.
Étant donné que de nombreuses sociétés de marketing utilisent l’IA pour cibler des clients potentiels (dans tout, de la modélisation du comportement aux informations prédictives et à l’analyse des mégadonnées), la technologie est parfois impliquée avant même que les patients prennent leur premier rendez-vous en chirurgie esthétique. Le Dr Heather Levites, résidente en chirurgie plastique à la Duke University School of Medicine, a utilisé un outil d’une startup d’analyse des sentiments appelée Cognovi Labs, où son père est COO, pour analyser les publications sur les réseaux sociaux qui mentionnent les mots-clés de la chirurgie esthétique. L’outil a analysé les tweets pour trouver des mentions de mots clés tels que liposuccion et augmentation mammaire, et les a analysés pour comprendre ce qui intéressait les clients potentiels – et ce sur quoi ils avaient des sentiments mitigés. Il a classé cela en utilisant six émotions différentes; surprise, colère, joie, dégoût, peur et tristesse. Ensuite, il a trié les données en trois mesures; sensibilisation, engagement et motivation – plus la motivation d’un tweeter est élevée, plus il est probable qu’il suivra une procédure. De nombreux économistes comportementaux rapportent que 70% de la prise de décision est motivée par l’émotion.
Heather a été surprise par les résultats. Les utilisateurs des médias sociaux connaissaient très bien les travaux du nez, mais l’outil Cognovi Labs a trouvé une forte réaction négative à cette chirurgie. “Nous devons casser des os nasaux pour la procédure, ce qui a généré de la colère et de la frustration”, a déclaré Levites, notant qu’elle pourrait potentiellement nier cela avec les médias sociaux éducatifs. Les gens connaissaient moins la liposuccion, mais l’opération de succion des graisses se classait au premier rang pour l’attachement émotionnel. L’analyse a aidé Heather à comprendre ce que les patients pensent des différentes procédures et elle affine les paramètres d’une autre étude maintenant. À terme, elle espère fournir aux chirurgiens de différentes régions un outil qui leur permettra d’affiner leur présence en ligne et de s’adapter aux désirs des patients.
Une autre utilisation populaire de l’IA parmi les chirurgiens plasticiens est des outils comme BioMedX et Crisalix qui montrent aux patients des modèles 3D de ce à quoi ils ressembleront après la chirurgie. Mais l’un des défis de ce type de logiciel, qui utilise la numérisation 3D pour modéliser les corps, tient compte des changements d’éclairage, d’âge ou de différentes teintes de peau.
À Zurich, Endri Dibra, un ingénieur logiciel spécialisé dans la création d’avatars humains 3D réalistes, explique que le logiciel d’IA qu’il a construit pour aider les femmes à envisager les résultats de leur chirurgie de reconstruction mammaire ne fonctionne pas bien pour les personnes de couleur (la peau afro-américaine est sujette aux cicatrices chéloïdes, par exemple, que le logiciel ne représente pas). C’est parce qu’il a construit l’ensemble de données sur lequel sa technologie fonde ses projections en s’associant à des chirurgiens en Suisse, où 0,6% des personnes sont afro-américaines. Les chirurgiens esthétiques lui ont envoyé leurs patients pour la plupart blancs pour des analyses corporelles complètes afin qu’il puisse utiliser leur géométrie pour entraîner son logiciel à synthétiser et à rendre des images de manière réaliste.
Dibra a fondé l’année dernière une société appelée Arbrea Labs, et travaille actuellement sur des outils d’imagerie en réalité augmentée pour les femmes subissant une chirurgie de reconstruction mammaire et les femmes qui choisissent de subir une chirurgie d’augmentation mammaire. À l’heure actuelle, il ne vend le produit d’augmentation mammaire qu’aux médecins en Suisse. Une fois qu’il aura des patients plus diversifiés dans son ensemble de données, il dit qu’il contactera des clients internationaux. Sa transparence sur le manque de diversité de ses données est rare dans le secteur de l’IA.
Le biais dans l’IA est un problème bien documenté: il a été constaté que des sociétés comme Amazon et IBM incluent le sexe, la beauté et les préjugés raciaux non divulgués dans leurs algorithmes. L’application de recrutement d’Amazon était biaisée contre les candidatures féminines et une application de génération de portraits construite par IBM et le MIT a homogénéisé la couleur de la peau asiatique et afro-américaine au blanc.
Ces sortes de préjugés pourraient être particulièrement nuisibles lors de l’évaluation de la beauté.
Certains chirurgiens utilisent des outils d’IA qui attribuent au patient un score de beauté (souvent basé sur les principes du triangle d’or) avant la chirurgie. Une nouvelle analyse de leur visage après leur travail cosmétique, par exemple, peut fournir des données quantitatives sur leur beauté. Potentiellement, cela pourrait protéger les chirurgiens contre les poursuites des patients qui ne sont pas satisfaits de leur travail.
La même capacité pourrait être utilisée pour modéliser de manière prédictive les changements de préopératoire à postopératoire, comme l’a noté un article publié en 2014 – pour voir si la chirurgie souhaitée augmenterait la beauté. “Une mesure quantitative des améliorations esthétiques pourrait non seulement établir des attentes, mais aussi décourager les patients de subir des procédures qui offrent une amélioration marginale”, a déclaré le Dr Jonathan Kanevsky à VentureBeat; si vous êtes seulement 2% plus jolie, vous pouvez reconsidérer si la chirurgie vaut votre temps et votre énergie.
Mesurer joli a de nombreuses applications pratiques – mais qui décide de ce qu’est joli?
Koimizu, qui a écrit le document soulevant des préoccupations concernant les évaluations de la beauté de l’IA, craint que les chirurgiens affinent les visages pour s’adapter à un idéal d’attractivité extrêmement blanc et occidentalisé. Le résultat? “Une marginalisation des valeurs de beauté dans d’autres cultures”, a-t-il prévenu.
«Il est impossible d’être parfaitement exempt de préjugés lorsque les individus obtiennent de l’attractivité», a ajouté Koimizu, notant que la plupart des ensembles de données d’IA utilisés sont corrompus par des rapports ethniques et de sexe biaisés.
L’attractivité n’est pas la seule mesure de l’IA qui soulève des questions. Un rapport d’octobre 2019 dans The Plastic and Reconstructive Surgery Journal a évalué si les algorithmes de la machine pouvaient identifier si la chirurgie de féminisation faciale confirmant le sexe était réussie. À l’aide de quatre réseaux de neurones publics, les médecins ont chargé l’IA d’évaluer si, après la chirurgie, les femmes trans étaient correctement classées selon le sexe en tant que femmes. En préopératoire, elles ont été mal identifiées 47% du temps, mais en postopératoire, elles ont été correctement identifiées 98% du temps. Pour les personnes trans, une évaluation objective qui identifie correctement leur sexe pourrait les aider à avoir confiance en leur peau – mais définir ce qu’est une femme ou un homme pourrait être aussi difficile que de décider ce qu’est une jolie.
Vous ne pouvez pas remettre ces sortes d’outils dans la boîte. L’IA en chirurgie esthétique est inextricablement liée à la chirurgie plastique, qui a largement utilisé l’IA. Par exemple, des chirurgiens de la Harvard Medical School, du Massachusetts Eye and Ear Infirmary, du Royal Australasian College of Surgeons et d’autres instituts de recherche ont chargé l’IA d’évaluer les résultats postopératoires de la chirurgie crânienne chez les patients atteints de paralysie faciale; en particulier, ils voulaient savoir, leurs sourires post-opératoires transmettaient-ils une véritable émotion? Voilà une évaluation utile. En Italie, les chirurgiens utilisent l’IA pour soigner les plaies. Leur algorithme détecte la peau endommagée avec un taux de précision de 94%, conduisant à des plans de traitement personnalisés.
Certaines utilisations de l’IA en chirurgie plastique et esthétique entrent évidemment dans la bonne catégorie. Mais décider qui et quoi est beau – et ensuite opérer sur les conseils des algorithmes – est effrayant. Pour l’instant, au moins, les chirurgiens utilisent l’IA comme guide, pas comme un Dieu. Tant que nous en resterons tous conscients, nous serons peut-être d’accord.

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